一、业务知识
1. 应用场景
- 目的： 拉新、留存、转化率提升、收益最大化
- 决策前
- 促销
- 交叉导流
- 决策中
- 用户特征 + 商品特征 => 差异化报价
- 下单后
- 奖励(SNS分享，写评论）
- 补偿(客服投诉）
- 老客召回
2. 业务流
- 透出
- 领取
- 使用
3. 统计指标
- 领取入口的透出次数
- 领取页面的PV (打开率，BounceRate)
- 领取次数 (点展比）
- 使用次数 (领用比）
- 产生订单数
- GMV，毛利
4. A/B Test
- 发与不发，对业绩的影响
- 打开率/点展比，用户召回的精准程度
- 购买频次提升
5. 透出
- 活动专题页
- 店铺首页
- 列表页 / 详情页
- 下单支付后
- 撰写评论 / 分享SNS后
- push召回
系统推送的坑
直接向用户领取记录里灌券，占用大量的存储空间，使用率极低。
改进方式：避免直接灌券，push给用户一个领取链接，让用户触发领取行为。
6. 领取
- 单张 / 大礼包（不仅代金券，还有实物等其他形式） / 抽奖 / (秒杀?)
- 用户特征筛选条件
- 商品特征筛选条件
7. 使用
- 未使用、已使用、过期
- 可用性检查 (价格、商家）
- 锁定 下单完成-待支付
- 释放 订单取消
8. 消费者、商家、平台
- 平台代金券
- 平台垂泪
- 商家代金券
- 商品
二、技术方案
1. 数据模型
- 预算
- 代金券批次
- 发放计划
- 领取记录
- 使用记录
2. 接口
- 领取
- 是否已领取
- 可用代金券查询
- 使用 (使用范围校验)
- 释放
- 卡券包中心，可用/过期
3. 后台工作流
- 预算申请
- 一次可以申请多个代金券批次的预算
- 追加预算
代金券批次
1.起止日期
2.数量
3.面额发放计划
- 形式：大礼包、抽奖
- 包含批次
- 发放起止日期
- 用户特征筛选
- 总限额，每人限额
- 一个发放项目下，多个发放计划？
